def textcnn_args(parser):
    # TextCNN 参数
    parser.add_argument("--filter_num", default=200, type=int, help="filter 的数量")
    parser.add_argument("--filter_sizes", default="1 2 3 4 5",
                        type=str, help="filter 的 size")

    
def textrnn_args(parser):
    # TextRNN 参数
    parser.add_argument("--hidden_size", default=200, type=int, help="隐层特征维度")
    parser.add_argument('--num_layers', default=2, type=int, help='RNN层数')
    parser.add_argument("--bidirectional", default=True, type=bool)


def textrcnn_args(parser):
    # TextRNN 参数
    parser.add_argument("--hidden_size", default=200, type=int, help="隐层特征维度")
    parser.add_argument('--num_layers', default=2, type=int, help='RNN层数')
    parser.add_argument("--bidirectional", default=True, type=bool)

def transformer_args(parser):
    # Transformer 相关参数
    parser.add_argument(
        '--head_num', default=8, type=int, 
        help='Multi Head Attention head 的数目')
    parser.add_argument(
        '--encode_layer', default=6, type=int,
        help='Encoder 中有几个子层'
    )
    parser.add_argument(
        '--d_model', default=256, type=int,
        help="Self-Attention 的输出维度"
    )
    parser.add_argument(
        '--d_ff', default=512, type=int, 
        help='Feed Forward 的输出维度'
    )